基于Copula房地产与金融行业的股票相关性研究

房地产市场和金融市场的关系多数文献从相互影响的角度研究,而本文以房地产与金融行业的股票收益率数据,引入Copula方法定量刻画两个行业股票之间的相关关系.实证结果表明,双参数结构的Copula拟合度普遍高于单参数结构的Copula;如果仅考虑单参数或双参数Copula函数结构,可能会得出错误的结论.本文同时选取单参数和双参数的Copula拟合房地产与金融行业的股票收益率之间相关性结构,通过AIC、BIC最小原则应为BB3 Copula,说明两个行业股票在市场低迷时期的尾部相关性高于活跃时期的尾部相关性.因此,在投资股票时,不能通过对这两个行业股票的组合投资降低风险.     

利率政策对固定资产投资影响的实证分析

我国的利率政策对固定资产投资影响如何？在本文通过对1995—2007年的有关变量进行了相应的数理检验与分析，用实证的分析方法，得出了利率政笺对投资的弱有效性的结论。     

中国进口和出口的相依性:时变相关系数方法

进口和出口的协变性研究对于宏观政策分析和金融决策具有非常重要的意义。本文通过VAR(Vector autoregression)和DCC(Dynamic conditional correlation)建模研究了我国进口和出口之间的静态和时变相依性。主要研究结论如下:13个经济体中,有5个经济体对我国的进口和出口之间的相依性表现出长期的稳定性,其余8个经济体的时变相依性显著,时变路径也趋一致;在汇率变动等外部经济事件的冲击下,影响程度的非对称性和共同影响因素的改变,导致相依结构发生变化;VAR建模显示国际贸易平衡依赖于进口和出口增长率的协调发展。此外,有8个经济体的进口和出口能为彼此提供20%~55%的解释能力。     

基于相关系数的钢材需求量组合预测

近年来我国钢材消费量和产量大幅提升,在1997～2006年的10年里分别增长了308%和367%,虽然同期内国内铁矿石产量也增加了119%,但仍无法满足钢铁工业的需求,对外依存度从28.5%提升到51.8%。在对钢材以及铁矿石消费量的预测实践中,由于不同的预测方法能够提供不同的有用信息,其预测精度往往也存在差异,为了分散预测的风险,文章采用基于相关系数的组合预测方法对我国未来的成品钢材需求量进行预测,并对预测结果进行了深入分析。结果表明,基于相关系数的组合预测模型在预测准确性和适应性方面均能得到一定改善,能很好地对钢材需求量进行科学、有效的预测。     

基于频率漂移的线性检验方法应用

本文介绍了频率标准计量标定频率漂移直线方程的方差分析F检验与相关系数R检验的一致性,并且用两种方法对测量数据进行了对比分析,指出相关系数检验方法更适用于频率漂移线性相关的显著性检验。     

Q FII与境内机构投资者羊群行为的实证研究

在区分群体内和群体间羊群行为的基础上,在个股层面和行业层面,从静态和动态的视角,通过扩展和比较羊群行为的Sais测度和FHW测度,实证分析QFII与境内机构投资者羊群行为强度的差异和联系,检验导致QFII羊群行为的原因。研究结果表明,在群体内羊群行为方面, QFII群体内的羊群行为强度明显低于以基金为代表的境内机构投资者;在群体间羊群行为方面, QFII在行业层面的买入和卖出行为均倾向于追随境内机构投资者,而境内机构投资者倾向于追随同类机构投资者,说明境内机构才是市场波动的“领头羊”, QFII仅处于“从羊”的地位。 QFII对于中国股票市场信息掌握较少,从而受到声誉或激励机制等因素的驱动,同时与境内机构共同追逐规模大和流动性高的行业,是导致QFII与境内机构行为趋同的原因。     

基于频率漂移的线性检验方法应用

本文介绍了频率标准计量标定频率漂移直线方程的方差分析F检验与相关系数R检验的一致性,并且用两种方法对测量数据进行了对比分析,指出相关系数检验方法更适用于频率漂移线性相关的显著性检验.     

国内外粮食价格对比分析

笔者以2005~2012年国内外粮食市场价格月度数据为样本,通过分析国际、国内市场粮食价格变化,对国内外粮食价格进行对比分析,探究经济全球化背景下国内外粮食价格的关联关系。分析表明,国际市场粮食价格经过稳定期后出现一个小高峰,而后呈波动性上升;国内市场粮食价格平稳上升,出现小幅波动;大豆国内外价格关联最显著,其次是玉米、大米,小麦国内外价格关联性最弱。     

云阳长江大桥菱形挂篮悬浇施工技术

本文着重介绍了云阳长江公路大桥主梁菱形挂篮悬浇技术的运用,挂篮设计、制作、安装以及挂篮的荷载试验等.     

高维数据对象聚类算法效果分析

虽然经典聚类算法能够有效地处理维度较低的数据对象,但随着维度的增加,算法的性能和效率就会明显下降.本文在对数据对象间的最大距离和平均距离随维数增加的变化趋势实验基础上,对聚类算法的聚类精度随数据对象维度增加的变化特征进行了实验研究.同时,利用复相关系数的倒数对属性进行加权,提出了利用复相关系数倒数阈值实现降维的方法,并取得了良好的实验结果.     

基于局部相关系数和截尾扭曲混合Copula的杠杆效应识别和度量

作为风险资产收益和波动之间关系的度量，杠杆效应是金融市场数据三大分布特征之一，在波动预测、资产定价和风险管理中起着重要作用。日内高频数据计算的已实现波动作为波动的代理变量，解决了波动不能观测的问题，实现了用波动和收益直接建模捕捉杠杆效应。深入了解收益和已实现波动的相关模式并以此构建二者的联合分布是正确度量杠杆效应的关键。本文以局部相关系数为工具研究收益和波动在不同取值范围内的相关性变化，实证研究结果表明，与负收益冲击引起波动增加一样，正收益冲击也会引起波动增加，这与传统杠杆效应理论并不一致，与Chen和Ghysels（2011）对美国股票市场的实证结果一致。为正确捕捉和度量实证结果反映出的杠杆效应，在扭曲混合Copula构造方法基础上，本文用截尾扭曲函数构造扭曲混合Copula，以此作为收益和已实现波动的联合分布，再现收益和已实现波动的局部相关性特征。以上证综指2013.1.29日至2017.4.30区间内日内1分钟高频数据为样本进行实证分析表明，本文构造的Copula函数具有和实际数据一致的局部相关特征，能够正确刻画市场表现出的杠杆效应。Copula拟合优度的非参数检验表明，实际数据不拒绝本文构造的Copula函数，而现有文献采用的单成分Copula函数和两成分混合Copula函数均被拒绝。本文为收益和已实现波动的联合建模提供参考，具有基础重要性。     

基于独立成分分解的多元波动率模型

利用独立成分分解(ICA)提出了一类新的多元波动率模型--IC-GARCH模型.通过研究上海A、B股以及亚洲5个股票市场等两个真实数据的例子,进一步分析比较了该模型与Morgan在RiskmetricsTM中使用的EWMA模型和基于主成分分解的O-GARCH模型的拟合效果.     

参数暧昧环境下投资者决策与管制措施研究—基于随机禀赋与风险资产之间相关系数暧昧性的视角

假定全融市场中简单投资者具有暧昧厌恶偏好,在期末获得 1个单位随机禀赋（非全融资产收益）,而当前时刻他们对随机禀赋与风险资产未来收益之间的相关系数存在暧昧性,考察这种暧昧性对资产定价和社会福利的影响．研究表明相关系数暧昧性将导致投资者有限参与和资产定价扭曲．如果随机禀赋与凤险资产负相关,且凤险资产权益溢价为正,则简单投资者的超额收益为正,如果不相关,或者凤险资产权益溢价为零,则简单投资者无法获得超额收益,其它情况下简单投资者的超额收益为负．为缓解参数暧昧性,提高投资者参与市场的积极性,市场管理者可能实施提高复杂投资者的准入门槛、增强信息披露等管制措施．进一步研究发现,提高复杂投资者的准入门槛将减少其投资者占比,降低社会福利水平,而加强信息披露,提高市场透明度的措施可以提高社会福利水平．     

股东联结网络影响股价联动关系吗?

本文从信息扩散和关联交易的角度,实证研究股东联结网络对股价联动关系的影响.本文发现:股东联结网络对股价联动关系有显著正向影响,股票间的股东联结越强,则股票间的相关系数越大,股东联结网络反映了股票间关联交易联结和信息扩散路径而影响股价联动关系,同时行业、公司规模和市盈率特征也是股价联动关系的影响因素,同行业、公司规模和市盈率特征越相似的公司,其股价联动越紧密.进一步研究表明:越处于股东联结网络中心位置、价格越低和每股收益越高的股票,其股价走势对其他股票股价走势的影响更大.实证结果意味着投资者组合配置内生性的影响股票市场的联动关系结构.     

股东联结网络影响股价联动关系吗?北大核心CSSCI

本文从信息扩散和关联交易的角度,实证研究股东联结网络对股价联动关系的影响。本文发现:股东联结网络对股价联动关系有显著正向影响,股票间的股东联结越强,则股票间的相关系数越大,股东联结网络反映了股票间关联交易联结和信息扩散路径而影响股价联动关系,同时行业、公司规模和市盈率特征也是股价联动关系的影响因素,同行业、公司规模和市盈率特征越相似的公司,其股价联动越紧密。进一步研究表明:越处于股东联结网络中心位置、价格越低和每股收益越高的股票,其股价走势对其他股票股价走势的影响更大。实证结果意味着投资者组合配置内生性的影响股票市场的联动关系结构。     

基于信息熵的群组聚类组合赋权法

在多属性群决策方法的研究中,为了科学地确定专家的权重,提出一种基于信息熵的群组聚类组合赋权法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用相关系数法构造相关矩阵。通过分析阀值变化率选取最优聚类阀值,对相似程度较高的排序向量给出合理的聚类。运用信息熵为类内专家赋权,综合聚类结果和排序向量的信息熵,确定专家的总权重。算例表明该方法可以对较为相近的专家评价结果进行有效分类,并准确衡量每位专家评价信息量的大小,能够有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。     

基于时变相关系数的动态投资组合策略

在金融市场中个股收益率之间具有高度相关性,这种相关性的强弱程度随时间变化而改变.采用基于高频数据的已实现协方差刻画个股收益率间的相关性时变特征,真实反映投资组合中个股收益率间的相关情况,通过GARCH模型把投资组合的各期收益率的方差有效地连接起来,建立收益率方差之间的递推关系,从中分离出持续方差,构建总持续方差,进而把总持续方差作为二次规划模型的目标函数建立在控制风险扩散意义下的动态投资组合模型,求得该模型的解析解.实证结果表明,时变相关系数的引入将投资组合收益率在负半轴的波动幅度控制在较小的范围,说明基于时变相关系数建立的动态投资组合模型对控制风险的扩散具有实践意义.     

时序模型拟合优度的TOPSIS评价法及其应用

本文提出对时序模型拟合优度进行多准则综合评价的选择思路,建立了兼顾统计特性和拟合效果的多指标评价体系及相应的TOPSIS评价法,其中对指标权重的确定,提出了基于相关系数的客观赋权法.最后以一股票市盈率序列为例进行实证研究.     

区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型研究

多属性群决策问题是当今复杂决策环境下的研究热点,而区间直觉模糊数可以从隶属度、非隶属度和犹豫度三方面描述不确定信息,具有很强的表现能力,因此学界基于区间直觉模糊数对多属性群决策问题进行了大量研究。但是现有研究一方面在处理共识达成问题时所广泛采用的"多数原则"策略会导致某些关键信息或知识被视为冲突意见而被修改或忽视;另一方面基于距离的区间直觉模糊数相似性测算方法忽略了犹豫度的影响,会造成评价信息损失。针对上述不足,提出区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型。首先,通过个体犹豫度和群体犹豫度的提出,保证了决策群体内部信息和知识的有效交流,使关键性决策信息或知识不会通过强制修改或删除的方式失效;其次,采用区间直觉模糊数相关系数测量相似度,避免基于距离测算而可能出现的错误结果;继而,将决策主体权重设置为区间直觉模糊数形式,通过计算不同决策者之间的相对优势值和劣势值进行主观赋值,保证了决策者权重的客观性和真实性;此外,结合TOPSIS和线性规划方法求解得到最优属性权重,保证了属性赋值的精确性,最后,通过具体的应用实例以及与当前学界主要研究成果的比较分析,进一步论证了所提模型的优势和创新性。     

基于随机矩阵理论的加密货币网络拓扑性质研究北大核心CSSCI

金融资产之间的关联往往表现为一个复杂动态系统,不同资产之间存在着显著的联动性。对金融资产之间相依关系、风险传导的深入研究不仅能够及时防范风险冲击,规避损失,而且对促进金融市场健康发展具有重要意义。基于随机矩阵理论探讨加密货币网络拓扑性质,选取2018年3月20日至2019年12月31日37种主要加密货币为研究对象,运用非线性DCCA相关系数和传统的线性相关系数构建加密货币之间的相关系数矩阵,同时运用随机矩阵理论对两种相关系数矩阵进行去噪过滤,在不同的阈值下构建加密货币网络,研究加密货币之间的相依结构、网络拓扑性质和各加密货币的风险传染强度。研究结果表明,加密货币之间的非线性相依关系更加强烈。加密货币网络呈现出小世界效应,在不同的阈值下,加密货币网络的连接关系强度不同。当阈值较小时,加密货币网络比较稠密且稳定性较强;当阈值较大时,加密货币网络比较稀疏,此时加密货币网络的平均度和平均聚类系数也较小;并且两种相关系数矩阵下的加密货币网络主要表现为异配性。进一步研究发现,加密货币市场中存在大量随机噪声,根据随机矩阵理论去噪后加密货币之间的相关关系更加紧密,在同一阈值下去噪后加密货币网络平均度和平均聚类系数有所增大,异配性更加明显。通过对加密货币网络风险传染实证分析可知,以太坊和艾达币的风险最容易在网络中传染给其他加密货币。加密货币网络呈现出不同的局部时变特征,并且阈值较小时,网络的局部时变特征更加稳定。实践中建议最好从非线性的角度测量加密货币之间的相依关系,并且要考虑相依关系的动态性;从事加密货币的投资者要时刻注意加密货币资产之间的风险传导,特别是以太坊和艾达币对其他资产的影响;建议相关金融风险监管者加强对加密货币的监管,保证金融市场的健康发展。